智能车间无人机巡检路径规划是一种典型的室内无人机路径规划技术,通过无人机对车间各工作区域进行智能巡检来解决部分在工作区域发生的问题或者对发生的问题进行及时反馈。针对路径规划这一问题,以巡检路径最短为目标提出一种改进的混合粒子群算法,该算法将粒子群算法和遗传算法进行结合,通过对遗传算法进行结构优化以及寻找粒子群算法的最优参数组合,使之更易收敛于最短路径。仿真实验证明,相较于传统的粒子群算法,优化后的混合粒子群算法收敛能力得到了很大的提升。最终的模拟实验验证了该算法的可行性。

采用75%KSCN＋25%NaSCN＋0.9%K3Fe（CN）6＋0.1%K4Fe（CN）6＋2.5%NH4SCN的盐浴,45钢为正极,高铬不锈钢为负极,190℃±5℃,1 V电压,20 min低温电解表面渗硫方法,在45钢表面形成10μm FeS渗层,并且用M-2000型磨损试验机,金相技术、SEM及XRD等分析仪考察其摩擦性能。结果表明,采用低温电解工艺方法可以在45钢表面制备质量较好的FeS层,具有明显的减磨作用;干摩擦条件下,渗硫表面的摩擦系数是未渗硫表面的60%,在油润滑条件下,渗硫表面的摩擦系数为未渗硫表面的70%;在一定载荷范围内,随载荷的增大,FeS层减磨作用增加。

在安全仪表系统中，保护层的冗余部分之间、保护层之间、保护层和BPCS之间的共同原因失效(亦称共因失效)都会引起有效保护潜在的降低，从而影响系统的安全性与可靠性。本文阐述了共因失效的定义、产生原因、分析方法、标准中的量化方法以及降低其概率的措施。

本文主要阐述了故障树分析原理、步骤以及定性方法和定量方法。介绍了用故障树计算安全仪表系统要求时的失效概率的方法。

从缺口的结构力学模型角度对应力集中现象进行研究分析,提出了缺口部位的附加剪切应力场的模型,并推论了由原生、主导的剪切应变元衍生出附加的正应力,其与结构的其它应力场之正应力矢量叠加,共同构成了结构的应力集中现象。

以某超临界汽轮机新型补汽阀为模型,对新型补汽阀进行了稳态和非稳态全三维数值模拟,根据各截面流线图、马赫数云图等,分析了新型补汽阀内的流动情况,并根据监测点分析阀门内的振动情况。

以某超临界汽轮机中压缸抽汽模型为例,对抽汽口前后的静动叶、主流道腔室及抽汽腔室进行全周全三维数值模拟,根据各截面流线图、马赫数云图等分析了抽汽腔室内的流动损失,并优化主流道、抽汽腔室的形状,减少抽汽腔室内的流动损失,提高效率。

针对经济型直流电机调速应用,采用EPM570T100C5芯片设计了一个通用的、可远程控制的可逆调速模块。调压主回路采用两组双向可控硅、二极管桥式整流电路。介绍了CPLD实现调速的优点和双向可控硅调速原理,给出了模块组成框图,采用Verilog HDL语言和自顶向下的设计方法设计了主模块和速度检测、速度控制、RS 485等子模块,给出了调速子模块的仿真波形。仿真和实验数据表明,模块可精确产生可控硅控制脉冲,有效调节转速,实现较小的误差。

燃气轮机的工作环境恶劣,突发情况和出现故障的模式多、几率大。为此研究有效地燃气轮机故障诊断方法尤为重要。提出了一种EMD小波阈值降噪和KPCA-GRNN相结合的方法,对燃气轮机喷口加力调节器故障诊断进行了深入研究。针对某型真实燃气轮机进行测试试验采集的喷口加力调节器高压转子转速、低压转子转速等八个参数数据,首先采用经验模态分解(EMD)方法对8个参量信号进行EMD分解,然后采用软阈值函数对其进行小波降噪,并进行信号重构,从而可得到燃气轮机喷调工作状态有效数据。在此基础上采用核主元分析法提取喷口加力调节器样本集的不同主元,构建特征向量,并由特征向量建立GRNN神经网络故障诊断模型,通过测试数据进行试验验证,验证了该方法的有效性。此外,尚采用基于KPCA-GRNN的方法对传感器感知的喷口加力调节器的八个参数原始数据进行...

针对舰用燃气轮机结构复杂、工作环境恶劣,难以对其状态进行有效识别问题,提出一种基于核主元分析(kernel principal component analysis,简称KPCA)和模糊积分相结合的状态识别新方法’采用专用试验平台对舰用燃气轮机进行试验,获取其不同工况下的高压转子转速、低压转子转速、涡轮后排气温度及机匣振动等I个状态表征参数的原始信息,采用EPCA方法提取其状态表征参数的不同核主元,构建特征向量空间。并由提取的核主元特征向量分别创建GRNN,Elman神经网络状态识别模型,对燃气轮机状态进行识别。在此基础上,采用模糊积分方法对两种状态识别结果进行决策层融合,得到唯一的状态识别结果,提升了状态识别准确率。研究表明,采用核主元分析和模糊积分相结合的方法,能有效识别出舰用燃气轮机健康与故障状态,具有很好的实际应用价值。